基于深度学习的移动机器人目标自动跟随控制系统设计

移动机器人在跟随运动目标时,容易受到周围环境的影响,导致目标识别准确性降低,从而影响自动跟随控制效果;为此,设计了基于深度学习的移动机器人目标自动跟随控制系统;系统框架设计为感知层、处理和控制层以及执行层;利用感知层中的视觉传感器、超声波传感器、MEMS传感器,采集信息并传输到处理和控制层,单片机处理器运行两个程序,前一个程序利用深度学习中的残差学习网络、深度卷积网络、长短期记忆神经网络进行图像处理和目标识别,后一个程序结合超声波传感器测距信息计算目标坐标;PLC微控制器承载控制程序,结合MEMS传感器采集到的角度信息,基于PID设计双环控制器,在其控制下实现移动机器人目标自动跟随控制;实验结果表明,所设计系统仅在昏暗环境下误识别一个图像,目标识别功能较强,在不同环境下控制角度跟随平均误差和跟随距离平均误差始终在1.22°和0.074 m以下,具有较高的抗环境干扰能力。

基于STM32和UWB通信的智能搬运小车设计

针对复杂搬运场景固定导引式的智能小车运行的局限性,提出以自由路径导引式进行设计更好的满足搬运需求。利用UWB空间定位技术实现高精度目标跟随,以STM32F103VET6为主控模块,通过各种传感器模块获取信息控制左右电机,以差速驱动的方式控制小车向目标位置移动。通车安装在车身和目标体上的UWB标签模块获取的空间信息,利用定位算法能精确地获取小车相对于目标的空间位置,系统中的超声波传感器、RFID标签传感器、磁条传感器和防撞条等获取多种信息,保障小车能以自由路径导引模式向目标移动。经过测试智能小车在手动模式、跟随模式和循迹模式下,无论空载或负中都能在低中高速下保持良好运行状态,能适应多种复杂场景作业,对于工业自动化具有重要的意义。

基于PPO的球形机器人目标跟随研究

球形机器人由于其优异的运动性能、出色的地形适应能力和防侧翻的特性,被广泛应用于水下探测、岸滩巡检等需要适应复杂环境的场景。然而球形机器人系统模型具有欠驱动、非线性的特点,运动控制问题复杂,在复杂应用环境下难以可靠跟随目标。为此,提出了一种基于近端策略优化(PPO)算法的球形机器人目标跟随方法。该方法基于深度强化学习理论,在球形机器人动力学模型的基础上,设计了简单高效的动作空间和表征完善的状态空间。并且为提高目标跟随方法的鲁棒性,该方法在奖励函数中引入人工势场,以使目标始终保持在机器人视野中心。仿真结果表明,所提方法能够满足既定场景的跟随需求,球形机器人使用该方法可以对随机运动目标进行可靠跟随。

双无人机对地快速移动目标跟踪的构型设计与控制方法

为实现对地面快速移动目标的探测跟踪,基于无人机侦察载荷的误差模型,设计了双无人机编队跟踪目标的构型与跟踪控制律。面向持续跟踪的典型应用场景,设计了基于Leader-Follower的双机编队构型,并基于相机误差模型建立了双无人机探测叠加区域的误差分布模型,以此确定了目标与无人机编队的位置关系。之后,基于无人机与目标的视觉关系定义长机的矢量前置角和与目标之间的距离为跟踪误差,设计了基于李雅普诺夫方法的跟踪控制律,并证明跟踪控制的渐近稳定性。设计了僚机相对于长机的编队控制律,以保持双机平行编队的构型。仿真结果表明,目标机动运动时,双无人机系统能够在较短时间内收敛,实现对目标的持续稳定跟踪。

面向无人机目标的检测与实时跟随

随着无人机在各个领域的应用越来越广泛,目前对于无人机的管制需求也逐步上升,同时由于无人机平台算力、能源有限,有效的检测与跟随算法显得尤为重要。基于深度学习的方法对于目标检测十分有效,但其直接应用于空中目标跟随这一任务还存在稳定性与安全性不足以及目标阴影的干扰这些问题。针对目标检测时阴影干扰问题,提出了基于HSV色彩空间的阴影识别算法,能够对检测对象阴影区域进行分割识别,从而排除阴影对目标检测的干扰;为了得到了更精准的目标无人机三维位置,设计了二次定位算法,将纯检测框中心点与目标无人机结构上相对固定中心点进行了加权融合,减少了目标框大小浮动对目标位置估计的影响;在避障策略中融合了无人机相关约束以此避免了无人机跟随时的过度震荡,并利用动态环境下的自定位算法对追踪无人机的控制结果进行检测与实时修正,提升整个动态跟随过程中的鲁棒性。所提算法经虚幻4平台下的仿真与实物实验中得到验证,能够将无人机跟随任务的跟随精度控制在0.1 m级。

基于视觉的多自由度机械臂目标自动跟随系统

为实现机械臂对目标物体的准确跟随,建立机械臂模型的坐标系,根据目标物体的坐标求解出各舵机关节在允许范围内的转动角度,确定二维坐标系下机械臂的运动轨迹。利用这一算法设计了基于视觉的机械臂跟随系统,系统主要包括控制系统、软件模块和硬件结构3个部分。搭建了机械臂目标跟随实验平台,利用摄像头通过LabVIEW 2018软件的视觉模块完成目标物体的快速识别与定位,得出目标物体的坐标位置,然后由LabVIEW程序运算得到机械臂各关节转动角度,通过舵机控制板实现关节舵机的特定运动,最终实现机械臂对目标物体的准确跟随。

特应性皮炎慢病管理模式的构建

特应性皮炎(AD)是一种常见的慢性、复发性、炎症性疾病,其机制复杂、反复发作、异质性强、伴随终生,7年复发率高达75.9%,给患者及其家庭带来巨大且持久的经济和精神负担。除此之外,作为一种系统性疾病,AD常合并多种特异性及非特异性并发症,尤其是过敏性疾病。皮肤炎症是过敏进程的初始阶段,早期控制皮肤炎症对于后期阻断过敏进程具有重要意义。针对以上AD的特征,长期规律的治疗与管理尤为重要,这对于医务人员的诊疗水平、诊疗机构的流程建设、患者的自我管理能力及依从性有较高的要求。本文围绕AD的慢病管理模式内容展开了讨论,详细介绍了我国AD慢病管理现状,并从评估工具、达标治疗、共病管理、随访宣教等多个方面对AD慢病管理模式的建立进行了阐述。

轮式移动机器人沿相同目标轨迹的编队运动控制

为使轮式移动机器人编队能在某些特殊地形中沿着狭长路线顺利地执行任务,需要通过控制实现所有移动机器人沿着相同的路径运动。为了实现这一编队运动控制任务,本研究采用了领航跟随法的控制策略。首先,将目标路径曲线设计成动态跟踪目标的形式,通过动态跟踪目标中的相对曲率实现领航者对目标曲线精确跟踪。然后,找出领航机器人与跟随机器人的相对角度和目标轨迹曲线之间的关系,采用双闭环控制器设计思路实现领航者和跟随者沿相同轨迹运动。在双闭环控制器中,外环采用直接Lyapunov函数方法构造姿态控制器,内环使用时变障碍Lyapunov函数法构造力矩控制器。最后,基于Matlab进行数值仿真,验证所提控制策略的有效性和鲁棒性。

石杉碱甲鼻用原位凝胶的制备及其经鼻脑靶向性评价

目的探索利用鼻腔嗅觉区的鼻-脑通道开发经鼻脑靶向给药系统的可行性。方法用阳离子敏感性成胶辅料结冷胶，采用pH梯度沉淀法制备了石杉碱甲鼻用原位凝胶。以市售片剂和注射液为对照，用小脑延髓池插管法采集脑脊液，股动脉插管取血，测定其在大鼠脑脊液和血中药物动力学参数；用组织匀浆法，测定其在大鼠脑组织中的分布；用Morris水迷宫法、跳台法和避暗法试验其对大鼠和小鼠模型的药效。结果大鼠鼻腔给药血浆AUC0→6h为静注的0．94倍，但脑脊液AUC0→6h为静注和灌胃的1．3和2．3倍；大鼠鼻腔给药后大脑、海马、小脑、左右嗅球的AUC0→6h分别为静注的1．5，1．3，1．0，1．2和1．0倍，为灌胃的2．7，2．2，1．9，3．1和2．6倍。药效学研究表明以1／4～1／2口服剂量鼻腔给药与口服等效，与药动学结果相符。结论石杉碱甲原位凝胶鼻腔给药较静注和灌胃显著增加了药物在脑内，特别在其改善记忆障碍作用的靶部位——大脑和海马的分布，提高了药物的脑靶向性。

稻田蜘蛛和害虫的生态位研究

对主要蛛虫的时间生态位、空间生态位及时间-空间二维生态位的研究发现,蜘蛛的生态位宽度值随害虫生态位宽度值的增减而增减,蜘蛛对目标害虫具有跟随现象.晚稻田的蛛虫生态位宽度值及蛛虫生态位重叠指数值一般大于早稻田的蛛虫生态位宽度值和生态位重叠指数值.在水稻的不同发育期,蜘蛛的生态位宽度值及蜘蛛间的生态位重叠指数值的大小均有更替现象.

基于机器视觉的目标跟随六足机器人

针对智能机器人控制领域的机器视觉中的目标跟踪问题与机器人运动控制方法研究,设计实现了一款基于机器视觉的目标跟随六足机器人,该系统的机器视觉目标跟踪算法为TLD(tracking-learning-detection)算法,采用stm32嵌入式处理器驱动32路舵机控制板控制机器人运动,并设计实现了一种小型自动火控装置用于锁定目标后的定位打击。该系统融合了六足机器人运动学和机器视觉目标跟踪技术,对六足机器人步态进行研究,根据目标视觉导航,精确锁定目标,对目标进行瞄准打击做出了详细的设计实现工作。

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。

复杂环境下的自由空间中自主跟随移动目标的多信息融合方法与应用

针对跟随机器人在多障碍物的自由空间中,难以对移动目标定位、运动估计并主动跟随的问题,提出一种复杂环境下的自由空间中自主跟随移动目标的多信息融合方法,在移动目标与跟随机器人之间建立多信号源冗余信道,通过扩散式信道切换观测多个信号源信息,合理设计权值进行信息融合,计算出移动目标的中心位置及运动速度和方向。由此,建立多信号源定位模型,分析得出跟随机器人与移动目标间出现障碍物时的跟随方法。在此基础上,设计了随动式的跟随定位系统并进行实验,结果表明:该方法能快速、准确地实现自由空间中跟随机器人在对移动目标的自主跟随。

多靶点立体定向手术在难治性精神病的应用及随访分析

目的探讨多靶点立体定向手术在难治性精神病的应用。方法选择49例难治性精神病且接受多靶点立体定向手术治疗的患者,于手术后6、12个月对患者进行随访,采用简明精神病评定量表(BPRS)、阳性与阴性症状评定量表(PANSS)及韦氏智力量表(WISC)对患者随访时进行评估。于治疗后6个月采用1990年全国精神外科协作组指定的临床疗效评定标准对疗效进行评价。结果手术后6个月随访47例,随访率为95.9%,手术后12个月成功随访44例,随访率为89.8%。手术后6、12个月BPRS量表、PANSS量表总分及各项因子评分均低于手术前,差异有统计学意义(P<0.05),手术后精神症状较手术前明显改善。手术后6、12个月BPRS量表及PANSS量表及各项因子评分差异无统计学意义(P>0.05)。PANSS评分治疗后阳性量表、阴性量表评分均较治疗前降低。手术前与手术后6、12个月随访时言语智商、操作智商及全智商评分差异无统计学意义(P>0.05)。49例难治性精神病患者,毁损靶点包括扣带回+杏仁核+内囊前肢、扣带回+杏仁核+内囊前肢+内侧隔核、扣带回+杏仁核+丘脑背内侧核、扣带回+内囊前肢+尾状核下束的有效率分别为88.9%、77.8%、90.0%、83.3%。结论多靶点立体定向手术对阳性、阴性症状均能改善,并且手术对智力无影响。立体定向手术是精神病的较好治疗手段,对于靶点的选择倾向于联合靶点。

一种基于行为的移动机器人目标人跟踪控制方法

针对室内复杂环境,对于智能服务移动机器人,设计一个连续稳定的目标人跟踪算法是必要的。为此提出一种室内环境下基于行为的移动机器人对运动目标人进行跟踪的控制方法,该方法综合优先级裁决方法与模糊行为融合法选取移动机器人的控制行为,较好地解决跟踪过程中存在多种行为以及行为冲突问题,在完成运动避障的同时保持对运动目标的跟踪。对避障行为模块提出声纳距离加权平均法求取障碍物距离信息,采用模糊逻辑法设计避障控制器。在不同的实验环境下做了大量的实验,结果表明,该算法能实时稳定地跟踪上指定的目标人,不仅能绕开障碍物,而且能保持给定的初始距离。

基于计算机视觉的轮椅跟随系统设计

为解决老年人口日益增多而看护人员缺乏的问题,设计了一种具有自动跟随功能的智能轮椅系统。该系统通过计算机视觉传感器获取图像信息后,首先利用自适应高斯混合建模的背景减除法完成对目标的检测,再利用基于多特征融合的粒子滤波的TLD(Tracking-Learning-Detection)跟踪算法完成对目标的跟踪,最后结合双目定位算法得到目标在相机坐标系下的三维位置。根据目标的位置控制轮椅的速度和方向,使轮椅与目标人物保持设定的距离和相对方位,完成对目标的跟随。对轮椅跟随系统各项功能进行测试,结果表明,该系统不仅能够完成对使用者的实时跟随,同时也能实现对障碍物安全的躲避。

基于预瞄跟随理论的驾驶员跟随汽车目标速度的控制模型

针对汽车动力学控制系统具有强非线性的特点 ,根据非线性系统描述函数法及自回归滑动平均 (ARMA)模型的辨识方法 ,建立了描述汽车速度控制动力学强非线性的局部等效线性传递函数。在此基础上 ,应用预瞄跟随理论提出了描述驾驶员在给定目标车速前提下对汽车行驶速度进行控制的模型。仿真结果表明 :该模型合理地模拟了驾驶员根据外界道路限定的速度信息并考虑到自身滞后特性和汽车动力学特性来控制汽车速度的行为 ,为汽车速度的自动控制及智能交通系统中的先进车辆控制系统的研究提供了一个有效的途径。

基于JIT的汽车混流装配线排产研究

为满足消费者对于汽车的日趋多样化和个性化的需求,JIT生产方式成为我国大多数汽车制造企业主要的生产方式。因不同车型的零件需求量不同,如要实现准时化的拉动生产就必须解决汽车混流装配线排产问题,以保证零件供应的平准化。本文以AA汽车制造有限公司为研究对象,根据其日生产计划建立汽车混流装配线排序数学模型,分别运用目标追随法、基于lingo软件的整数规划法、及模拟退火法3种算法对数学模型进行求解,比较其运行时间与结果,发现模拟退火算法求解全局最优解的能力优于其它两种算法,更适用于解决汽车混流装配线排产问题。

新能源汽车供需双侧政策的目标用户感知满意度差异分析

将新能源汽车目标用户分为领先型与跟随型目标用户,基于满意的3因素理论及产品/服务属性认知差异分析方法,采用调查问卷数据分析了领先型与跟随型两类目标用户对于新能源汽车供需双侧政策感知满意度水平的差异。研究表明,对于领先型目标用户而言,新能源汽车供需双侧政策感知满意度水平整体相差不大,其中供给侧的基础设施政策与金融支持政策瓶颈效应突出;对于跟随型目标用户而言,新能源汽车供需双侧政策感知满意度水平整体低于领先型目标用户,且需求侧政策感知满意度水平较供给侧整体偏低,其中需求侧的购置补贴政策与税收减免政策瓶颈效应突出。新能源汽车产业政策设计要区分领先型和跟随型两类消费群体,在政策工具选择时要各有侧重。

胃肠间质瘤全程化管理

胃肠间质瘤(gastrointestinal stromal tumor,GIST)是胃肠道最常见的间叶源性肿瘤。近20年来,得益于对GIST发病机制认识的深入及靶向药物的广泛应用,GIST病人生存期显著延长。同时GIST诊疗策略日新月异,诊治过程日趋复杂,亟需推广GIST全程化管理理念,使广大GIST病人充分获益。相信随着GIST全程化管理理念的不断推广,国内GIST病人预后可得到进一步改善。